Tropomyosin receptor kinase inhibitors: an updated patent review for 2010-2016 – <i>Part II</i>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: TrkA/B/C receptor activation supports growth, survival, and differentiation of discrete neuronal populations during development, adult life, and ageing but also plays numerous roles in human disease onset and progression. Trk-specific inhibitors have therapeutic applications in cancer and pain and thus constitute a growing area of interest in oncology and neurology. There has been substantial growth in the number of structural classes of Trk inhibitors and the number of industrial entrants to the Trk inhibitor field over the past six years.Areas covered: In Part II of this two-part review, the discussion of recent patent literature covering Trk family inhibitors is continued from Part I and clinical research with Trk inhibitors is considered.Expert opinion: Trk has been molecularly targeted for over a decade resulting in the progressive evolution of structurally diversified Trk inhibitors arising from scaffold hopping and HTS efforts. Correspondingly, there have been a growing number of clinical investigations utilizing Trk inhibitors in recent years, with a particular focus on the treatment of NTRK-fusion positive cancers and chronic pain. The observed potential of Trk inhibitors to cause adverse CNS side effects however suggests the need for a more rigorous consideration of BBB permeation capabilities during drug development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».